Sentiment Analysis: le metriche nei Social Network
Sentiment analysis o opinion mining analizza atteggiamenti, emozioni ed opinioni che si nascondono dietro le parole usando strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NPL – Natural language processing).
Il campo di maggiore interesse per applicare questa tecnica di analisi è il marketing.
Quando si realizza una campagna pubblicitaria, per il lancio di un nuovo prodotto o brand, nel mondo social non ci interessa conoscere il numero di commenti o voti che abbiamo ricevuto ma l’opinione dei nostri clienti, utenti o visitatori: se sono positivi, negativi, sarcastici o ideologicamente polarizzati.
Come misurare il Sentiment?
Le metriche importanti da considerare per misurare il coinvolgimento degli utenti sono legati alla quantità di attività svolte, in particolare al numero e all’incremento nel tempo in un determinato periodo. Tali azioni da considerare sono:
- l’inserimento di post
- l’inserimento di commenti
- l’assegnazione dei likes
- l’inserimento dei commenti per post (CPP)
- l’inserimento dei commenti per like (CPL)
Ma i numeri non bastano, ci si deve soffermare sui contenuti. Le metriche per il Sentiment sono le opinioni, la qualità delle azioni, le conversazioni, il contenuto dei commenti e delle risposte. Per ogni social network è possibile definire un obiettivo da misurare e delle possibili metriche da applicare:
- Facebook: per misurare il coinvolgimento dei clienti si può considerare la media dei commenti per post (comment/post) e il numero di condivisioni per settimana (shares/week)
- Twitter: per misurare la consapevolezza generale (general awareness) si usa la media del numero di nuovi followers per post (new follower/post) o il numero di re-tweet per post (RTs/post)
- Linkedln: si può misurare la corrente di pensiero degli utenti che ti seguono contando il numero di migliori domande fatte (best answers) e il numero di raccomandazioni ottenute (InRaccomandations)
- Youtube: per misurare le vendite e la lead generation si possono applicare come metriche il numero di persone che seguono e visualizzano i contenuti (lead o view) oppure il rapporto tra like e numero di visualizzazioni (likes/views)
- Google+: per misurare il soddisfacimento dei servizi per clienti è possibile usare il numero di Hangouuts a settimana (Hangouts/week) e il punteggio di NetPromoter (NetPromoter Score).
- Printerest: la consapevolezza generale (general awareness) può essere misurata considerando il rapporto tra like e pins (likes/Pin) e il numero di Repin (Repins).
- Slideshare: per misurare le vendite e la lead generation si considerano il numero di download al mese (downloads/mouth) e il voto di rating (rating).
- iTunes: la corrente di pensiero degli utenti si misura tramite il numero di migliori domande (best answers) e dal traffico dei referral (referring traffic)
- Blog: la consapevolezza generale (general awareness) è misurata contando il numero di visitatori unici al mese (unique visitors/mouth) ed il numero di commenti per post (comments/post)
Riferimenti:
Articolo di blog.iprospect.ca “10 Sentiment Analysis Tools to Track Social Marketing Success”
Sono molto interessanti le metriche legate ai social network, ma che tipo di indice è il NetPromoter Score?
Ciao Sara, ti spiego subito.
Il NetPromoter Score (NPS) è il tasso di passaparola di una azienda. é un indice introdotto da Bain & Company e Satmetrix System per misurare in che modo è vista l’azienda nel mondo dei social e se gli utenti raccomanderebbero il servizio, il prodotto o la stessa azienda a qualcuno.
Questa metrica è una delle prime introdotte quando si è cominciato a diffondere il social media marketing. Per calcolarlo basta contare le risposte neutre, positive e negative alla domanda “raccomanderesti mai il prodotto/servizio/azienda a qualcuno?”. Gli utenti presi in esame rispondono dando un voto da 0 a 10: il voto da 0 a 6 identifica i detrattori (voto negativo), 7 e 8 gli indifferenti (neutrale) e 9 e 10 i promotori (positivo).
NPS è pari in percentuale a (% promotori – % detrattori).
Spero di essere stato chiaro.
Molto chiaro, grazie